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跨云、区域、平台大规模构建数据协作的最佳实践.pdf

上传人: 张** 编号:167582 2024-06-15 43页 2.22MB

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本文主要介绍了Delta Sharing,一种用于大规模数据共享的开放方法。Delta Sharing允许数据伙伴之间安全、高效地共享数据,支持结构化、非结构化和代码,并通过Open Connectors实现与各种平台的集成。文章讨论了数据共享的挑战,如数据交付方法多样、数据需要在不同平台间移动和复制、数据碎片化等,并提出了Delta Sharing的解决方案。关键点包括: 1. Delta Sharing支持跨区域、跨云平台的数据共享。 2. 数据共享策略包括实时共享和数据复制,需根据用例选择。 3. 实现数据共享时需考虑成本、性能、数据新鲜度等因素。 4. 数据访问控制和安全是Delta Sharing的重要组成部分。 5. Delta Sharing已得到行业领先合作伙伴的采用。 文章还详细讨论了Delta Sharing的实现方法,包括CDF配置、深度克隆、材料化视图等,并强调了在数据共享中实施适当的安全措施的重要性。最后,文章概述了Databricks与其他平台(如BigQuery)的数据共享方法,并提到了Delta Sharing生态系统的扩展。
"Delta Sharing如何增强数据协作安全性?" "如何通过Delta Sharing实现跨云平台的数据共享?" "Delta Sharing连接器有哪些优势和应用场景?"
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